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1.
针对水库“以水定电”优化调度数学模型求解方法中,传统动态规划方法易陷入“维数灾”,而现代智能算法搜索效率低且易陷入局部最优解等不足。本文基于水库在高水头运行时耗水率小的特点,提出了水电站水库“以水定电”调度模型的快速求解方法——浮子算法。该方法在水电站满足保证出力和最小下泄流量等要求的前提下,尽可能提高水库调度期的运行水位以达到直接寻找优化调度解的目的。通过案例分析并与离散微分动态规划(DDDP)方法求解结果比较,本算法结果与DDDP算法十分接近,计算时间约为后者的50%。与其他算法联合使用,可在提高优化效果的同时缩短模型的求解时间,为水电站水库“以水定电”调度计划的制定和快速决策提供技术支持。 相似文献
2.
为了对比氢氧化钠/尿素法(NU法)和硫酸法在测定烟草中木质素含量(质量分数,下同)的差异性,采用NU法和硫酸法测定广东、四川、湖南、云南和贵州5个产区烟梗和烟叶的木质素含量,分析了两种方法在预处理过程的干扰物质去除率及酸解过程木质素含量和结构变化。结果表明:1与硫酸法相比,NU法预处理对干扰物质的去除率更高。2NU法采用稀酸酸解,减少了烟草中木质素的降解;选择在325 nm处测定酸溶木质素(ASL)的紫外吸光度,避免了蛋白质和糠醛对ASL的干扰,提高了烟草木质素测定结果的准确度和重现性。3与硫酸法相比,NU法分离得到的酸不溶木质素(AIL)的氧化程度低、结构变化小,因而更能反映烟草木质素的结构特征。NU法比硫酸法更加适用于烟草木质素的含量测定。 相似文献
3.
山区高环境空间异质性对于生物多样
性维持具有重要支撑作用,生物多样性是乡村
绿色发展的重要基础资源。生态振兴是山区乡
村振兴的重要发展方向,其中生物多样性保育与
可持续利用已成为乡村生态振兴的重要途径。西
南武陵山区是中国生物多样性热点区域,丰富而
独特的生物多样性为武陵山区乡村生态振兴奠
定了良好基础。本文以地处武陵山区的重庆市
石柱县桥头镇为例,基于其“林—草—湿”一体
化的优良生态本底和丰富独特的山地生物多样
性资源,针对山区立体环境特征、生态资源禀赋
和生物多样性现状,在探讨其山地生物多样性
特征的基础上,提出了基于生物多样性保育的乡村生态振兴目标、策略及模式,为山地区域从多空间维度、多时空尺度、多产业层次实现乡村生态
振兴提供借鉴。 相似文献
4.
针对传统窗户缺少智能化功能的缺陷,以STC89C52单片机为控制核心,设计了一种根据环境参量自动开关窗户的多功能窗户控制系统。通过硬件设计及软件编程,可实现定时、光控、防雨、防烟、防盗、遥控等实用功能。在实验室环境下(温度15 ℃,湿度30%),对系统进行模拟测试,实验测试结果表明,设计的系统达到了预期效果。 相似文献
5.
《西游记》是一部宏大的神魔小说巨著,塑造了很多脍炙人口的妖怪形象.妖怪的种类丰富,名目新奇,仿佛天地间的万物都融入了这个瑰丽的神魔世界.把《西游记》中的妖怪进行统计总汇,然后根据妖怪原形物种类别的不同将其划分为四类:动物型、植物型、无生物型、类人型,最后从神话学视角来审视作品中“妖怪”这一主题. 相似文献
6.
水库调度方程组的定界迭代法 总被引:2,自引:2,他引:0
在进行水电站水库调度计算中采用逐时段递推计算时,一般求解方法是迭代算法,在生产实际中,现行迭代算法有时出现不收敛现象,通过深入分析发现,如果迭代变量的假设值小于新值,则假设值即为失代变量的下界x-,新值为其上界x^-,否则,假设值为迭代变量的上界x^-,新 值为其下界x-,迭代变量的真值必包含在上下界之间,即x^*∈(x--x^-)。随着迭代次数的增加,迭代区间将逐步减小,直至逼近真值,由此即可构造定界迭代算法,应用实例表明,提出的定界迭代算法原理简单,可保证迭代算法绝对收敛,且与迭代变量的修正方法无关。 相似文献
7.
为尝试开发出低温燃烧型卷烟,本研究采用金属粉末烧结法制成不同类型导热棒植入卷烟,并比较了由此引起的燃烧温度、有害物释放量的变化情况。结果显示:(1)以烧结棒替代金属棒,可减少导热棒植入卷烟时带来的安全风险,并降低燃烧锥温度100℃以上,使低温燃烧卷烟设计成为可能。(2)导热棒的制备,压制烧结法优于松装烧结法,复合铜粉为原料优于铝粉和纯铜粉。(3)低温燃烧卷烟的危害性指数显著低于常规卷烟,如植入Cu∶Fe=20∶4导热棒的卷烟,其危害性指数降低了2.52,降幅达到了29.8%。 相似文献
8.
9.
10.
分类器的稳健性能是分类器的重要性质之一。支撑向量机SVM和稳健感知器得到的都是最优分类面,都具有很强的稳健性能。SVM构造的是到所有支撑向量(距分类面最近的样本)等距离的最优分类面,SVM算法需要求解一个二次型寻优问题;而稳健感知器构造的是到所有基(各模式类的边界样本)距离都较远的最优分类面,稳健感知器需要求解一系列的线性规划。文章在二者的基础上提出了适用于线性可分问题的支撑向量稳健感知器及其几何训练算法.它将问题转化成了一系列的线性方程组,它将比SVM的二次型寻优具有更快的速度。实验仿真表明了该算法的高效性。 相似文献